Perspectives, Perceptions and Experiences in Postoperative Pain Management in Developing Countries: A Focus Group Study Conducted in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to postoperative acute pain treatment is an important component of perioperative care and is frequently managed by a multidisciplinary team of anesthesiologists, surgeons, pharmacists, technicians and nurses. In some developing countries, treatment modalities are often not performed due to scarce health care resources, knowledge deficiencies and cultural attitudes. OBJECTIVES: In advance of a comprehensive knowledge translation initiative, the present study aimed to determine the perspectives, perceptions and experiences of anesthesia residents regarding postoperative pain management strategies. METHODS: The present study was conducted using a qualitative assessment strategy in a large teaching hospital in Rwanda. During two sessions separated by seven days, a 10-participant semistructured focus group needs analysis was conducted with anesthesia residents at the Centre Hospitalier Universitaire de Kigali (Kigali, Rwanda). Field notes were analyzed using interpretative and descriptive phenomenological approaches. Participants were questioned regarding their perspectives, perceptions and experiences in pain management. RESULTS: The responses from the focus groups were related to five general areas: general patient and medical practice management; knowledge base regarding postoperative pain management; pain evaluation; institutional/system issues related to protocol implementation; and perceptions about resource allocation. Within these areas, challenges (eg, communication among stakeholders and with patients) and opportunities (eg, on-the-job training, use of protocols, routine pain assessment, participation in resource allocation decisions) were identified. CONCLUSIONS: The present study revealed the prevalent challenges residents perceive in implementing postoperative pain management strategies, and offers practical suggestions to overcoming them, primarily through training and the implementation of practice recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».